杭州達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)值得選擇嗎？

發(fā)布時(shí)間:2021-08-10 16:47:23來源：

大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐雜，基礎(chǔ)技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計(jì)算、多模態(tài)計(jì)算、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。對(duì)于基礎(chǔ)差學(xué)習(xí)者，我們的建議是，應(yīng)用切入、以點(diǎn)帶面，先從一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用領(lǐng)域需求，搞定一個(gè)一個(gè)技術(shù)點(diǎn)，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴(kuò)展，建立起完善的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系。

提供大數(shù)據(jù)云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境

處理海量數(shù)據(jù)

20臺(tái)集群規(guī)模，分布式架構(gòu)處理大數(shù)據(jù)；

任務(wù)詳情

詳細(xì)清楚地監(jiān)控各項(xiàng)任務(wù)的進(jìn)展情況；

硬件監(jiān)控

監(jiān)控ECS、RDS和SLB等各種云服務(wù)資源；

負(fù)載均衡

多臺(tái)云主機(jī)間實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序流量的自動(dòng)分配；

業(yè)內(nèi)較早

較早提供大數(shù)據(jù)云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境的機(jī)構(gòu)；

積累經(jīng)驗(yàn)

使用云環(huán)境，畢業(yè)享有1-2年項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程三大優(yōu)勢(shì)

JavaEE深度開發(fā)

達(dá)內(nèi)Java大數(shù)據(jù)課程不僅要讓學(xué)生掌握如何使用框架開發(fā)系統(tǒng)，而且要深入框架內(nèi)部源代碼，這樣的做法為學(xué)生后續(xù)在企業(yè)通往架構(gòu)師的道路做了很好的鋪墊，學(xué)生可以更加自信的進(jìn)入企業(yè)工作。
互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程體系在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方面涉及比較全面，既有負(fù)載均衡Nginx，也有基于搜索Solr，緩存Redis等。當(dāng)學(xué)習(xí)完這些課程以后，已經(jīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)有一定實(shí)操和熟練。
大數(shù)據(jù)開發(fā)

注重底層的學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等內(nèi)容。同時(shí)還注重上層應(yīng)用。既有基于電信的zebra項(xiàng)目，也有基于電商的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目讓學(xué)生通過大數(shù)據(jù)階段的學(xué)習(xí)。

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容

Java基礎(chǔ)階段

主要是講述一些Java方面的知識(shí)，大數(shù)據(jù)是Java衍生來的，所以想要學(xué)好大數(shù)據(jù)必須先學(xué)習(xí)Java。

JavaEE框架架構(gòu)

主要是Java WEB、JavaEE框架及架構(gòu)、Easymall電商項(xiàng)目，通過這個(gè)階段的學(xué)習(xí)可以成為JAVAEE開發(fā)工程師/JAVAEE互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師。

大數(shù)據(jù)框架

主要學(xué)大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)離線分析、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算等，可成為：大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師/Hadoop開發(fā)工程師/ETL工程師等崗位。

算法數(shù)據(jù)分析

主要學(xué)習(xí)算法、R語言、數(shù)據(jù)挖掘分析、電商用戶畫像、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目等，可成為算法工程師/數(shù)據(jù)挖掘工程師機(jī)械學(xué)習(xí)工程師/數(shù)據(jù)科學(xué)家等工程師。

達(dá)內(nèi)介紹

陳子樞

實(shí)戰(zhàn)講師

15年軟件開發(fā)、管理，3年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。具有非常豐富的物流、電力多個(gè)行業(yè)軟件開發(fā)管理和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。

趙棟

課程講師

從事多年的軟件開發(fā)工作，曾經(jīng)擔(dān)任過高級(jí)軟件架構(gòu)師，精通JavaEE方面的框架。

達(dá)內(nèi)環(huán)境展示

大數(shù)據(jù)的概念，指的是無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。而大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，獲得有價(jià)值信息的能力。那么，杭州達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)值得選擇嗎?答案是肯定的，下面我們一起具體了解達(dá)內(nèi)教育!

達(dá)內(nèi)致力于面向IT互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，培養(yǎng)軟件開發(fā)工程師、測(cè)試工程師、系統(tǒng)管理員、智能硬件工程師、UI設(shè)計(jì)師、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷工程師、會(huì)計(jì)等職場(chǎng)人才。2015年起，推出面向青少年的少兒編程、智能機(jī)器人編程、編程數(shù)學(xué)等K12課程。

達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)成人類課程方向：Java企業(yè)級(jí)應(yīng)用軟件工程師、Java互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)軟件工程師、Java大數(shù)據(jù)工程師、Web前端開發(fā)工程師、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維與網(wǎng)絡(luò)安全、Linux云計(jì)算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國(guó)際嵌入式軟件工程師、C++國(guó)際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯(lián)網(wǎng)工程師、國(guó)際軟件測(cè)試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設(shè)計(jì)師、商業(yè)插畫、商業(yè)視覺設(shè)計(jì)課程、產(chǎn)品級(jí)UED交互設(shè)計(jì)師、全棧式CAD設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、VR開發(fā)工程師、VR次世代模型師、高級(jí)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷師、新電商運(yùn)營(yíng)官、企業(yè)級(jí)影視視效、人力資源經(jīng)理人課程、總賬會(huì)計(jì)課程

達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)少兒編程類課程方向：創(chuàng)意編程啟蒙課程、人工智能編程、智能機(jī)器人編程、NOI系列課程

達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)課外輔導(dǎo)類課程方向：小學(xué)數(shù)學(xué)、小學(xué)語文、小學(xué)英語

關(guān)于大數(shù)據(jù)的技術(shù)大致包含哪些內(nèi)容?

第一，數(shù)據(jù)采集

ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，較后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

第二，數(shù)據(jù)存取

關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

第三，基礎(chǔ)架構(gòu)

云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

第四，數(shù)據(jù)處理

自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

第五，統(tǒng)計(jì)分析

假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析(較優(yōu)尺度分析)、bootstrap技術(shù)等等。

第六，數(shù)據(jù)挖掘

分類 (Classification)、估計(jì)(Estimation)、預(yù)測(cè)(Prediction)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。

第七，模型預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

第八，結(jié)果呈現(xiàn)

云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

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